JP5312771B2 - クエリに応答して、関連性のある広告を決定する技術 - Google Patents

Description

関連出願

本特許出願は、２００６年１０月２６日に出願され、“クエリに応答して、関連性のある広告を決定する方法およびシステム”と題された米国仮出願第６０/８６３，０８８号に対して優先権を主張し、ここに参照としてその全体を組み込んでいる。

開示の分野

本開示は一般的に情報取得のためのコンピュータ化された技術に関連し、さらに詳細には、クエリに応答して、関連性のある広告を決定する技術に関連する。

背景情報

安価なコンピュータおよびネットワーキング技術が、有線または無線ネットワークを通して、数多くの消費者に対してデジタルコンテンツをアクセス可能にした。数多くの消費者に対して広告を配信しようとしている広告主にとって、数多くの消費者は潜在的なターゲットである。広告主は広告代理店とともに働いてもよく、広告代理店は次に、オンライン広告配信を実施する会社に対して広告を提供する。したがって、オンライン広告配信は、有線または無線ネットワークを通して顧客に関連性のある広告を配信して、多大な収益を生む機会である。

現在、オンライン広告配信システムは、テキストおよびデータ検索技術に基づいており、テキストおよびデータ検索技術は、かなりの実用的および商業的価値を提供し、広告情報の検索および取得の結果的な急増と商品化にも寄与している。

テキストおよびデータ検索技術は、広告ネットワーク中で実現されてもよく、広告ネットワークは、ユーザからの命令に基づいて、情報にインデックス付けし、情報を記憶させ、および、情報を取得するように設計されたコンピュータプログラムを指す。ほとんどの現代の広告ネットワークは、リソース（例えば、文書、画像、ウェブサイト）の収集物に予めインデックス付けし、クエリ（例えば、１つ以上のキーワードを備える要求）に応答して、クエリを満たすコンテンツを探すために１つのまたはグループのコンピュータ中の収集物を調査し、可能性のあるマッチングの順序付けられたリストを結果集合としてユーザに戻すように設計されている。この結果集合は、通常は、少なくとも、関連性のあるコンテンツの位置を含む。この結果リストはタイトル、シノプシス、価格、および／または、意味をもった他のメタデータを含んでいることが多い。コンテンツがどのくらい近くクエリにマッチングしているかの関連性ランキングを示す結果アイテムが、明示的に戻されてもよく、暗黙的に結果集合中のアイテムの順序で与えられてもよく、最も関連性のあるアイテムがリストのトップにある。ランキングは数的類似性スコア値、または、コンテンツに対して以前に計算され、フルテキストもしくはデータベースインデックス中に記憶されている多くの可能性ある尺度のうちの１つに基づいていてもよい。オンライン広告配信システムは、広告ネットワークにより実現されてもよく、広告ネットワークは、内部広告収集物、または、外部広告代理店（例えば、広告ベンダー）のいずれかとともに働いてもよい。消費者に受け入れられ、そして、マーケティングにおいて成功するために、オンライン広告配信システムは、消費者に対する広告メッセージの関連性を維持および改良しなければならない。

デジタル情報アクセスの変化しつつある特性は、適合率（precision）の値を増加させる役割を果す。据え置き型のコンピュータによる従来型コンテンツアクセスに加えて、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、および移動体電話機のような移動体コンピューティングデバイスを使用するインターネットアクセスの爆発的急増がある。この急増は著しくコンテンツアクセスの性質を変えており、（広告代理店を含む）コンテンツ提供者は移動体アクセスのために彼らのコンテンツを再フォーマットし、再組織化している。デスクトップコンピュータユーザが複数の試行および閲覧を使用して、快適にオンライン情報にアクセスできるのに対して、移動体コンピューティングユーザは、小型スクリーンおよび入力エルゴノミックス、位置の特定性および彼ら自身の移動性によって、一般的に制限されている。これらの制約のために、移動体コンピューティングユーザはすべての可能性のある関連性のある広告を受け取ろうと望む傾向が少なく、結果集合の最初の５から１０エントリ中で、できるだけ高い適合率で特定の広告を即座に望む傾向が多い。同じ理由のために、移動体ユーザは彼らの所望のコンテンツへの最短パスも要求する。したがって、広告結果アイテムリンクは、広告プロバイダのサイトにユーザを誘導するというよりは、コンテンツに直接ユーザを誘導すべきである。

数多くの競合する広告代理店が利用可能であるため、オンライン広告配信システムに必要なことすべてを満たす代理店を選択する決定は難しい。広告代理店は、地理的領域、広告タイプ、または、発行媒体を特化することにより、一般的に彼らの投資収益を最大化させる。広告コンテンツを提供する１つ以上の広告代理店を選択することは、難しいタスクであるかもしれない。例えば、オンライン広告配信システムは複数の発行手段を有する多国籍会社により、運営されているかもしれない。技術的関係およびビジネス関係の両方が、オンライン広告配信システムに対して、パートナーを選択することおよび広告含有物に影響を及ぼす。したがって、柔軟性のある解決法を持つようにオンライン広告配信システムに強いてもよい。例えば、１つの解決法は、特定の広告タイプに対して最高の種類である広告代理店を選択してもよく、地域およびローカル代理店が利用可能なときは地域およびローカル代理店に到達範囲を広げて、必要な場合に大規模な一般的な代理店で補充するであろう。第１の解決法のトップにおいて使用される、より柔軟性の高い解決法は、複数の広告代理店に対してクエリを渡して、最も有用な広告を戻すか、または、関連性ランキングに基づいて複数の広告結果集合をマージするかのいずれかを行う。

上で説明した、より柔軟性の高い解決法を実施するために適用可能な広告ネットワーククエリおよびインデックス付けアーキテクチャは、フェデレイト広告システムである。フェデレイト広告システムは１つより多い検索からの結果を結合してもよく、各検索は一般的に異質なコンテンツ情報源（例えば、異なる広告ベンダーにより提供されるフルテキストおよび／またはマルチメディア広告）に対して実行される。しかしながら、各広告代理店は、オンライン広告配信システムに広告ベンダーとして統合されるための特定の要求を持っているかもしれないので、技術的に、複数の広告代理店とともに、よりフレキシブルな解決法を持つことは、開発者にとって統合の悪夢になっているようである。さらに、いくつかの広告代理店は排他的要求を持っているかもしれず、このことはその広告代理店の結果アイテムが、他の広告代理店からの結果アイテムとともにマージされることが起きないようにする。したがって、統合に対する技術的および／または契約上の困難を避けるために、いくつかのオンライン広告配信システムはフェデレイト広告システムを利用せずに、大規模な一般的代理店と結びつくことによって広告の関連性を妥協しているかもしれない。

フェデレイト広告システムを実施するための他の障害は、関連性ランキングの範囲であるかもしれない。フェデレイト広告システムを最大限に正確にするためには、リソースが存在する個々の情報源に関して最高のスコアをつけるリソースでは必ずしもなく、メタ収集物（例えば、検索された複数のベンダーの広告収集物が結合されたもの）に関して最高のスコアをつけるリソースを見つけるべきである。例えば、フェデレイト広告システムにおいて、２つの異なる広告ベンダー、すなわちスポーツおよびコンピュータハードウェアの組み合わせに対するクエリでは、クエリが用語“ゲーム”を含む場合、不正確な実施はスポーツ収集物中に現れるスポーツゲームに不適当な重み付けを与えるだろう。それぞれが異なる専門またはフォーカスを持つ多様な情報源から情報を選別するのにメタ収集物が使用されるので、この影響の実質的インパクトはかなりある。

フェデレイト広告システム機能に対する他の困難も存在する。異なる広告ベンダーは、テキストおよび／またはメタデータの異なるセクションに対して、異なるアルゴリズムを使用して、または同一のアルゴリズムを処理することによって、それらの広告収集物にインデックス付けすることがある。したがって、結果集合を組み合わせるときに、ローカル広告ベンダーが計算したランキング統計は、直接比較されないかもしれない。さらに、異なる広告ベンダーはオーバーラップした広告収集物を含むことがあり、このことにより、両方の情報源からの結果集合に同一の広告アイテムが出現することになる。従来の脱重複アルゴリズムは、メタデータフィールド値またはフィールド値の集合に基づいて、すべての重複を除去するが、これは望ましい動作ではない。さらに、さまざまな広告ベンダーは類似した広告を含むが、これらは広告の異なる深さ（収集物の規模）を含み、または、応答特性（待ち時間、稼働時間率）が変化することがある。これらのバリエーションは不十分な結果を発生させることにより、または、システムタイムアウト、もしくはユーザ知覚タイムアウトの前に応答しないことによって、ユーザの経験に悪いインパクトを与えることがある。さらに、クエリに対するコンテンツ収集物の関連性に広いバリエーションがあってもよい。すべての利用可能な広告ベンダーが、メタ収集物中に含まれるのに値するほど十分に関連した収集物を含んでいるわけではない。

以上のことを考慮すると、現在のオンライン広告配信技術に関係するかなりの問題および欠点があることが理解されるだろう。

発明の概要

クエリに応答して関連性のある広告を決定する技術が開示される。本開示の例示的な実施形態にしたがうと、クエリに応答して関連性のある広告を決定するためにコンピュータにより実現される方法として、技術が実現されてもよい。方法は、ユーザデバイスからクエリを受信することと、１つ以上の広告情報源を識別するためにクエリを類別することと、１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、クエリをフォーマットすることと、フォーマットされたクエリを１つ以上の広告情報源に送信することと、１つ以上の広告情報源に対してフォーマットされたクエリに応答した結果をマージすることと、１つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、結果をマージすることと、ユーザデバイスに配信するために結果をフォーマットすることとを含んでいてもよい。

本開示のこの例示的実施形態の他の観点にしたがうと、ユーザデバイスは、インターネット可能入力デバイス、インターネットもしくは音声可能移動体デバイス、音声可能入力デバイス、コンピュータ、およびキオスクのうちの１つ以上を含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態のさらなる観点にしたがうと、１つ以上の要因は、１つ以上のグローバル要因、ローカル要因、編集レイティング、応答信頼性、応答待ち時間、コンテンツ関連性、コンテンツの規模もしくはカバレッジ、ユーザ選択、利用統計、クエリ頻度、カテゴリ頻度、販売者選択、推薦統計、ユーザ作成のレイティング、ビジネス関係、ユーザの人口統計特性、位置、言語、社会ネットワーク、社会グループ、個人化特性、ページサイズ、グラフィック、テキストエレメント、情報源レイティング、信頼性要因、ビジネスルール、ビジネス関係、マーケティング目的、ローカルランキングスコア、情報源順序付け値、情報源特有一般スコア、結果アイテムテキストもしくは非テキストの解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストマイニング解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストクラスタリングに関係付けられた統計、非テキストパターン解析に関係付けられた統計、デバイス特有のものに関係付けられた統計、および／またはフォーマット仕様に関係付けられた統計を含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態の追加的観点にしたがうと、クエリは、１つ以上のタクソノミーまたは統制語彙中のカテゴリに分類されてもよい。

この特定の例示的実施形態の１つの観点にしたがうと、方法は、各広告情報源において、クエリに関係付けられた１つ以上の用語に関連し、クエリに応答するクエリコンテキスト中のメタデータに関連する、各結果アイテムに対する１つ以上のローカルランキング統計を動的に計算することをさらに含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態の他の観点にしたがうと、方法は、結果集合中の１つ以上のコンテンツアイテムに関連する少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計を計算することと、少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計にしたがって、１つ以上の広告情報源からの結果アイテムに対する１つ以上の関連性スコアを決定することと、正規化係数を計算することと、正規化係数にしたがって、１つ以上の関連性スコアを正規化することと、正規化係数によって決定される順序付けに基づいて、結果を単一の結果集合へと組み合わせることとをさらに含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態のさらに他の観点にしたがうと、方法は、１つ以上のキャッシュ中に各広告情報源からの結果を記憶させることと、１つ以上のキャッシュにアクセスして既存の結果を取得することと、１つ以上のクエリコンテキストパラメータに基づいて、取得された既存の結果をフォーマットすることとをさらに含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態の依然として他の観点にしたがうと、方法は、クエリを類別することは、クエリが受信されるときに動的に発生する。

この特定の例示的実施形態のさらなる観点にしたがうと、方法は、１つ以上の重複結果アイテムを識別することをさらに含んでいてもよい。さらに、方法は、ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、１つ以上の重複結果アイテムを除去することを含んでいてもよい。代わりに、方法は、ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、１つ以上の重複結果を保持することを含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態のさらにさらなる観点にしたがうと、コンピュータ読み取り可能媒体は、方法の動作を実行するコードを含んでいてもよい。

他の特定の例示的実施形態において、クエリに応答して関連性のある広告を決定するシステムとして実現されてもよい。システムは、ユーザデバイスからクエリを受信する受信モジュールと、１つ以上の広告情報源を識別するためにクエリを類別する類別モジュールと、１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、クエリをフォーマットするフォーマットモジュールと、フォーマットされたクエリを１つ以上の広告情報源に送信する送信モジュールと、１つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の広告情報源からのフォーマットされたクエリに応答した結果をマージするマージモジュールと、ユーザデバイスに配信するために結果をフォーマットする結果モジュールとを具備していてもよい。

本開示のこの特定の例示的実施形態のさらなる観点にしたがうと、ユーザデバイスは、インターネット可能入力デバイス、インターネットもしくは音声可能移動体デバイス、音声可能入力デバイス、コンピュータ、およびキオスクのうちの１つ以上を備えていてもよい。

この特定の例示的実施形態の他の観点にしたがうと、１つ以上の要因は、１つ以上のグローバル要因、ローカル要因、編集レイティング、応答信頼性、応答待ち時間、コンテンツ関連性、コンテンツの規模またはカバレッジ、ユーザ選択、利用統計、クエリ頻度、カテゴリ頻度、販売者選択、推薦統計、ユーザ作成のレイティング、ビジネス関係、ユーザ人口統計特性、位置、言語、社会ネットワーク、社会グループ、および個人化特性、ページサイズ、グラフィック、テキストエレメント、情報源レイティング、信頼性要因、ビジネスルール、ビジネス関係、マーケティング目的、ローカルランキングスコア、情報源順序付け値、情報源特有一般スコア、結果アイテムテキストもしくは非テキストの解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストマイニング解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストクラスタリングに関係付けられた統計、非テキストパターン解析に関係付けられた統計、デバイス特有のもの、および／またはフォーマット仕様に関係付けられた統計を含んでいてもよい。

この特定の例示的実施形態の追加的な観点にしたがうと、クエリは、１つ以上のタクソノミーまたは統制語彙中のカテゴリに分類されてもよい。

この特定の例示的実施形態の１つの観点にしたがうと、システムは、各広告情報源において、クエリに関係付けられた１つ以上の用語に関連し、クエリに応答するクエリコンテキスト中のメタデータに関連する、各結果アイテムに対する、１つ以上のローカルランキング統計を動的に計算するモジュールをさらに備えていてもよい。

この特定の例示的実施形態の他の観点にしたがうと、システムは、結果集合中の１つ以上のコンテンツアイテムに関連する少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計を計算するモジュールと、正規化係数を計算するモジュールとをさらに備えていてもよく、少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計にしたがって、１つ以上の広告情報源からの結果アイテムに対する１つ以上の関連性スコアを決定し、正規化係数にしたがって、１つ以上の関連性スコアを正規化し、正規化係数によって決定される順序付けに基づいて、結果を単一の結果集合へと組み合わせる。

この特定の例示的実施形態のさらに他の観点にしたがうと、システムは、各広告情報源からの結果を記憶する１つ以上のキャッシュをさらに備えていてもよく、既存の結果を取得するために１つ以上のキャッシュにアクセスし、１つ以上のクエリコンテキストパラメータに基づいて、取得された既存の結果をフォーマットしてもよい。

この特定の例示的実施形態の依然として他の観点にしたがうと、クエリを類別することは、クエリが受信されるときに動的に発生する。

この特定の例示的実施形態のさらなる観点にしたがうと、１つ以上の重複結果が識別される。さらに、ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、１つ以上の重複結果を除去する。代わりに、ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、１つ以上の重複結果を保持してもよい。

添付の図面に示したような例示的な実施形態を参照して、ここでより詳細に本開示を説明する。以下に例示的な実施形態を参照して本開示を説明するが、本開示はこれらに限定されないことを理解すべきである。この教示を読んだ当業者は、追加的な実施、変更、および実施形態とともに、他の使用の分野を理解し、他の使用の分野はここで説明した本開示の範囲内にあり、他の使用の分野に関して、本開示は重要な有用性を持つだろう。

本開示の完全な理解を容易にするために、添付の図面に対する参照が行われる。これらの図面は本開示を制限するものとして考えられるべきでなく、例示的なものとしてのみ意図されている。

例示的な実施形態の詳細な説明

本開示のさまざまな実施形態は、ユーザ知覚の待ち時間と、消費されるメモリ、処理およびネットワーク要求を含むプラットフォームリソースとを最小化させつつ、結果の関連性を最大化させるような方法で、広告検索結果を戻すことに向けられている。これらの品質は、結果集合のサイズおよび情報源の数が増加するにつれて、ますます重要になっている。

以下の定義は、単に例示的なものであり、以下に説明する本開示のさまざまな実施形態を図解するためにここで参照されている。本開示の実施形態および範囲は以下で述べる定義により制限されない。

広告：は、ネットワークを通してデジタルに配信されるように適合された広告メッセージを指す。広告メッセージはテキスト、オーディオ、ビデオ、または、これらの何らかの組み合わせであってもよい。消費者に対して広告を送りたいと望んでいてもよい、任意の人、組織、国を広告主として呼んでもよい。また、ネットワーク環境での広告の提供者を広告ベンダーとして呼んでもよく、広告ベンダーは、広告を作成して提供する広告代理店を含む。

広告ネットワーク：は、ユーザからのクエリによる命令に基づいて、広告情報にインデックス付けし、広告情報を記憶させ、および、広告情報を取得するように設計されているコンピュータプログラムを指す。単一の収集物に対して個々の検索を実行するプロセスは広告ネットワークと呼ばれる。複数の広告ネットワークおよび／またはデータベースに対して検索を実行し、結果を組み合わせるプロセスは、フェデレイト広告管理システムとして知られている。

結果をランキングする方法は、クエリの観点から、リソース（例えば、リソース、ウェブサイト、および画像）に対する関連性スコアを決定することを含んでいてもよい。結果に関係付けられた属性およびクエリ単語を特徴付ける特徴ベクトルを利用して、クエリに対する類似スコアを計算してもよい。関連性スコア、類似スコア、および／または、他の要因もしくは基準に基づいて、ランク値を結果に割り当ててもよい。さらに、広告関連性は、ユーザの以前の動作と、広告ネットワーク、広告ベンダー、または他のコンテンツ情報源から戻されたリソースとに基づいて、適応的にランキングすることによって改善してもよい。より詳細には、ユーザの以前の動作を評価してレートを決定し、そのレートにおいて、所定のクエリに対して適応訂正を適用してもよい。

結果リストはユーザの利便性のために最も関連性のあるエントリを最初に配置する目的でマージされる。関係する計算のオーバーヘッドを減少させるために、リストは単一のエントリ毎の調査に基づいてマージされなくてもよい。むしろ、リストは各リストからのより少ない数のエントリの調査に基づいてマージされてもよい。エントリの部分集合が各リストから選択されてもよく、リストは単一リスト毎の単一エントリ毎の評価においてというよりは、これらの部分集合にしたがってマージされてもよい。部分集合はより大きなグループからいくつかのアイテムを選択する技術にしたがって選択されてもよい。例えば、数ｎが選択され、各リストからトップｎ個のリソースが選ばれてもよい。他の例にしたがうと、数が再び選ばれて、各結果リスト内で均一にスペースが空けられているｎ個のリソースをマージアルゴリズムが選択してもよい。さらに他の例にしたがうと、数が選択され、各リストからｎ個のリソースがランダムに選択されてもよい。

選ばれたさまざまな部分集合中の各エントリに対してスコア値が決定される。スコア値は、エントリがクエリにどのくらい近くマッチングしているかを一般的に表す数であってもよく、ある数の範囲は、ユーザに関連性がありそうなエントリを示す。すべてのスコア値の代表スコアが決定される。代表スコアは１組のスコア値に対する、相加平均または平均に比例する値であってもよい。

各リストに対する代表的スコアに少なくとも基づいて、すべてのリストからのすべてのエントリが、マージされまたはランク付けされる。いったん、各結果リストが割り当てられた代表スコアを持つと、それにしたがって、各結果リストは他のリストとマージされてもよい。例えば、エントリは最も高い代表値（例えば、最も高い平均スコア値）を有するリストを選択することによってマージされてもよい。まだ選択されていないリスト上の最初のエントリが次に選ばれる。そのリストの代表値は固定量だけ減じられ、処理はすべてのエントリが選ばれるまで繰り返される。減じられた後、何らかの代表値がゼロより低くなる場合、代表値はその初期値または予め定められた値に再設定されてもよい。

他の例にしたがうと、確率的アプローチを使用して、エントリがマージされてもよく、確率的アプローチではすべてのリストの総代表値に対するそのリストの代表値の割合に等しい確率値が各リストに割り当てられる。次にリストはそれらの確率値にしたがって選択されてもよく、より高い確率値を持っているリストがより選択され易くなる。リストが選択されるとき、まだ選択されていないそのリスト上の最初のエントリが選ばれる。このプロセスは繰り返され、リストのすべてのエントリが選ばれたとき、総代表値が修正される。

コンテンツ情報源：は、ネットワーク経由で利用可能なデジタルまたは非デジタルコンテンツの収集物を持っている発行者を指す。広告ベンダーはコンテンツ情報源を指す。

（コンテンツ）情報源レイティングは、クエリのタイプに対するコンテンツ情報源の相対的有用性を測定するのに使用されるスコアを指す。コンテンツ情報源レイティングは、規模またはカバレッジ、分類信頼性、コンテンツ品質、および／または情報源の結果の関連性に影響を与える他の情報のような、コンテンツ要因を含めることによって計算してもよい。レイティングはビジネス関係および利用パターンによって影響されてもよい。例えば、情報源ライブラリ中の他の情報源に対してある１つの情報源を選ぶために、または、組み合わされた結果集合中の他の情報源結果に対してコンテンツ情報源結果アイテムの選択を与えるために、コンテンツ情報源と販売者との間のビジネス関係が、情報源のレイティングを増加させてもよい。何の結果も返さない割合が高い情報源は、高い割合のクエリが戻り結果アイテムを持つような情報源よりも低いレイティングを持つ。

情報源レイティングは、待ち時間、応答信頼性および／または他の基準のような性能要因も考慮してもよい。例えば、信頼性は平均１ヶ月の期間（または他の期間）中の情報源の稼働時間の割合を指す。待ち時間は、クエリブローカシステムによるコンテンツ情報源へのクエリ送信に対する時間、プラス、情報源からのクエリブローカシステムへの結果集合の戻り時間として測定されてもよい。例えば、情報源レイティングは、クエリに応答している情報源の信頼性および応答待ち時間の客観的測定と、コンテンツカバレッジの主観的測定とを組み合わせることにより計算してもよい。例えば、一日の２４時間中で９９％利用可能である情報源は、一日の９３％しか利用可能でない情報源よりも高い情報源レイティングを持つ。

さらに、以前のクエリへの応答、ユーザ選択もしくは他の動的イベントに依拠する適応プロセスを使用して、これらに限定されるわけではないが、クエリもしくはクエリ集合、ユーザトラフィックパターン、情報源応答、および／または広告／マーケティングキャンペーンの考慮事項のような、さまざまな要因に応答して情報源レイティングは更新されてもよい。

クエリ：は、ユーザによって探される情報またはデータを記述または識別する要求を指す。クエリはテキスト、非テキスト、および／または、ユーザ選択されたカテゴリのさまざまな組み合わせを含んでいてもよい。例えば、クエリはキーワード（例えば、用語、フレーズ、自然言語文）とともに、非テキストクエリ（例えば、画像または音声クリップ、および／または、オークション入札、購入金額もしくは旅行日付のような数的クエリ）、および／または、カテゴリ（例えば、ロック、ポップ、またはアーバンのような音楽ジャンル）を含んでいてもよい。

クエリタイプおよびフォーマットのさまざまな組み合わせが適用されてもよい。例えば、旅行予約のケースでは、クエリは日付範囲、出発および目的都市の対、および／または旅行人数を含んでいてもよい。音声ファイルのケースでは、クエリは言語のまたは音楽のフレーズ、とともに、アーティスト名、曲タイトル等を含んでいてもよい。より複雑なシナリオでは、クエリは株式相場、株価デリバティブ、信号パターンまたは等圧線に関して特徴付けられてもよい。

ユーザは電話機、ＰＤＡおよび／または他の移動体デバイスのような遠隔デバイスを通してクエリを送信してもよい。さらに、ユーザはコンピュータまたは他の通信デバイスを使用して、クエリを送信してもよい。

クエリコンテキスト：は、ユーザ性別、年齢、および配偶者の有無のような人口統計の情報、コミュニティ、場所、グループメンバーシップのような社会ネットワーキング情報、および／または、広告ネットワークにより受け取られる他のデータを含んでいてもよい。クエリコンテキストは、言語選択、表示選択、時間／日付データ、および／または他の情報のような、他のユーザ特有のものを含んでいてもよい。クエリコンテキストは、（例えば、移動体電話機、ラップトップコンピュータ、ＰＤＡ、ゲームコンソールのような）デバイスのタイプ、（例えば、サイズ、グラフィックス、音声、ビデオ、メモリのような）デバイス設定／制限、（例えば、フォント、色のような）応答表示設定を含んでいてもよい。クエリコンテキストはユーザの現在の位置、および／または、好ましい位置を含んでいてもよく、これは、位置関連のクエリに対して関連性のある検索結果を選択するために使用される。例えば、ユーザは近くのピザ店を検索してもよい。広告ベンダーまたは広告ネットワークはユーザの現在の位置に最も近いピザレストランのリストを自動的に戻してもよい。

クエリコンテキストはデバイスから自動的に取得され、クエリに含まれてもよい。さらに、ユーザはウェブページまたは他のユーザインターフェイスにアクセスして、ユーザ選択、設定、および／またはコンテキストに含められることになる他のデータを提供および／または更新してもよい。

記憶されたクエリ：ユーザは根本的な技術を何も変更することなく、株式相場、天気、お気に入りの有名人についての更新のような頻繁な検索を予めプログラムしてもよい。

結果アイテム：情報の最小部分。結果アイテムは広告ベンダーまたは広告ネットワークにより戻され、特定の文書を指すために使用される。結果アイテムは情報リソースの位置と、記述、タイトルおよび価格等のようなさまざまな他のメタデータ値とを含んでいてもよい。検索によって戻される広告は結果アイテムを指してもよい。

結果集合：クエリに応答して広告ベンダーまたは広告ネットワークから戻された結果アイテムのリスト。

類別：は、そのメンバーがお互いに何らかの類似性を有するタクソノミーのような、潜在的に階層的に構成されているグループ中におけるエンティティの配置として規定される。類別システムはそのリソースの知的、機能的または概念的コンテンツを表現することを意図した１つ以上のグループラベルの、リソースに対する割り当てを伴う。これらのラベルは通常、統制語彙から得られる。統制語彙は、用語の集合（ターミノロジー）を正規化し、検索クエリを適切に投げかけるのに使用することができる１組の認証された用語またはラベルを特定することにより、情報取得システムと個々またはいくつかの情報取得システムとの間の通信を提供する。

タクソノミー：は、収集物中のコンテンツを組織化するのに使用される、階層的に配置された統制語彙であってもよい。インターネット広告ベンダーまたは広告ネットワークは、コンテンツ収集物の閲覧検索を容易にするために、１つ以上の関係するタクソノミーを持っていてもよい。ウェブアプリケーション開発者およびマーケティング担当者は、異なる利害関係者の組織的使用を満足させるために、リソースの組織を２つの別の表現に分割してもよい。単一タクソノミーノード（taxonomy node）はタクソン(taxon)と呼ぶ。複数のタクソンはタクサ(taxa)と呼ぶ。

参照タクソノミー：は、ローカル収集物中に記憶されているコンテンツアイテムの人的または機械的分類のための構造として使用される、細粒度のある、単調に展開するタクソノミーであってもよい。

表示タクソノミー：は、参照タクソノミーの部分集合であり、コンテンツにアクセスしている個人に対する表示のために使用される。この表示タクソノミーは参照タクソノミーよりも可変性がある。この理由は、表示タクソノミーは個々の閲覧検索に対してカテゴリを強調するのに使用され、コンテンツ情報源スタッフが今週はコンテンツのある領域を、来週は異なる領域を強調することがさらに重要であると決定することがあるからである。表示タクソノミーが変化しても、参照タクソノミーはコンテンツ収集物全体を再類別することを避けるために、不変のままにされる。

情報源タクソノミー：は、フェデレイト広告システムによりアクセス可能なコンテンツ情報源に対する表示タクソノミーである。フェデレイト広告システムでは、３つのレベルの組織があってもよい。例えば、個人により閲覧可能な表示タクソノミーと、メタ収集物中で利用可能なリソースを組織化するための参照タクソノミーレベルとに加えて、コンテンツ情報源表示タクソノミーが、ユーザ閲覧のために間接的に利用可能であってもよい。

本開示は、フェデレイト広告管理システムのための方法およびシステムに特に関連し、フェデレイトまたはメタ検索エンジンは、クエリとクエリコンテキストを類別して、分散された複数の異種の広告情報源の集合から最も関連性のある情報源（例えば、広告ベンダー）を選択し、情報源、ユーザ、販売者レイティング、および／または他の要因を使用して、順序付けられ、組み合わされた検索結果集合をユーザに対して最小の待ち時間で発生させる。

図１は本開示の実施形態にしたがった、複数の広告情報源に対してフェデレイト広告検索するシステム１００の例示的な図である。システム１００の構成部品は、本開示の実施形態のさまざまな適用をサポートするために、さらに二重化され、組み合わされ、および／または、分離されてもよい。さまざまな適用をサポートするために、追加的な要素がシステムで実現されてもよい。

システム１００を使用して、ユーザクエリを満たす１組の広告結果アイテムを要求するために、ユーザデバイス１１０から広告フェデレイトプラットフォーム１２２に検索クエリを送る。ユーザデバイス１１０は、ユーザがインターネットにアクセスできるようにする、クライアントまたはブラウザプログラム１１２を含むコンピュータ入力デバイスを含んでいてもよい。ユーザデバイス１１０は、キオスクまたはデスクトップコンピュータのような端末を含む、移動体デバイスまたは他の通信デバイスを含んでいてもよい。ユーザデバイス１１０はネットワーク１２０経由で通信してもよく、ネットワーク１２０は広告フェデレイトプラットフォーム１２２へのインターネットまたは他のネットワークを含んでいてもよい。広告フェデレイトプラットフォーム１２２は、クライアントサーバ、ピアツーピア、および／または他の構成で動作してもよい。

広告フェデレイトプラットフォーム１２２は、ユーザインターフェイス制御装置１２４を含んでいてもよい。ユーザインターフェイス制御装置１２４は、クエリを受け取り、パッケージする構成部品を含んでいてもよい。この構成部品はゲートウェイ経由でＨＴＴＰ要求としてクエリを受け取ってもよく、次に（例えば、場所、ユーザエージェント、ユーザ選択、および利用可能ならばログインのような）クエリコンテキストとともにクエリをパッケージし、それをクエリ状態オブジェクトとしてユーザインターフェイス制御装置１２４内の広告類別システムに送る。広告類別システムはクエリコンテキストを解析し、最も適切な広告フォーマットを決定し、クエリ状態に注釈を付けて適切な広告フォーマットのランク付けされたリストを含める。次に、広告類別システムは、ユーザインターフェイス制御装置１２４の外部のクエリ状態オブジェクトをクエリブローカ１３４に送り、１つ以上の関連性のある、適切にフォーマットされた広告の戻りを待つ。いったん広告類別システムが広告を受け取ると、広告類別システムは何らかの不適切にフォーマットされた広告を取り除いてもよく、ユーザインターフェイス制御装置１２４中の広告配信制御装置構成部品にクエリ状態オブジェクトを送ってもよい。広告配信制御装置構成部品はクエリ状態オブジェクトから広告を抽出してもよく、ユーザのデバイスおよびアプリケーションに対して適切にフォーマットされた、ＨＴＴＰ応答（または、例えば、ｘＨＴＭＬ、ｃＨＴＭＬ、ｗｍｌ、ＸＭＬ等の他のタイプの応答）を作成する。

上に述べたように、広告フェデレイトプラットフォーム１２２はクエリブローカ１３４を含んでいてもよい。クエリブローカ１３４は、広告情報源を選択すること、結果をキャッシュすること、および、情報源特有の結果集合をマージすることを実行する。クエリブローカ１３４は、有線または無線ネットワーク接続によりネットワーク１２０を通してユーザデバイス（例えば、ユーザデバイス１１０）に通信してもよく、ネットワーク１５４を通して広告情報源（例えば、広告ベンダー１５０ａ、１５０ｂ、…１５０ｋ）、および／または、例えば“オンデッキ”広告情報源のような他の広告ベンダー１５０ｍにさらに通信してもよい。

クエリブローカ１３４は、検索、取得、および／または、他の処理に関係付けられた機能を実行するさまざまなモジュールを含んでいてもよい。例えば、クエリブローカ１３４は、言語プロセッサ構成部品１３８、コネクタフレームワーク１３６、マージプロセス１４４、結果プロセッサ１４０、結果キャッシュ１４２ａ…１４２ｎ、および／または他のモジュールを含んでいてもよい。システム１００のさまざまな構成部品はさまざまなアプリケーションおよびプラットフォームをサポートするために、さらに二重化され、組み合わされ、および／または統合されてもよい。さらに、モジュール、キャッシュおよび他の構成部品は、複数のシステム、プラットフォーム、アプリケーション等を通して実現されてもよい。さまざまな適用をサポートするために、追加的な要素がシステムで実現されてもよい。

言語プロセッサ構成部品１３８はクエリを動的に分類する。本開示の実施形態は、コンテンツ発行者、位置、コンテンツ主題もしくは機能、および／または、他の関連性のあるコンテンツ区別のうちの任意のものを組織化するタクソノミー的構造を使用して、ユーザクエリおよび／またはクエリ状態の動的分類を行う。言語プロセッサ構成部品１３８は、クエリに関係する選択およびメタデータを抽出する。言語プロセッサ構成部品１３８の類別機能は、広告情報源のライブラリから関連性のある広告情報源の部分集合を選び、または識別する。クエリが提示されるときに、ユーザの情報要求に関連性のある１組の情報源を動的に計算することによって、本開示の実施形態は、関連性のないコンテンツの取得コストを最小化しつつ、適合率を最大化する。関連性のある広告情報源の選択は、コンテンツカバレッジと広告タイプ；発行媒体（ウェブ、移動体デバイス）；ユーザの動作と位置；グループとユーザ選択（例えば、人口統計等）；ビジネス関係；および／または、他の要因と考慮事項に基づいていてもよい。

言語プロセッサ構成部品１３８は、情報源特有のクエリ言語へとクエリを再フォーマットしてもよく、コネクタフレームワーク１３６は、再フォーマットされたクエリをそれぞれの広告情報源（例えば、広告ベンダー１５０ａ、１５０ｂ、…１５０ｋ）に送信する。情報源特有のクエリ言語へとクエリを再フォーマットすることにより、より正確な結果がさらに効率的に得られる。さまざまな情報源特有のクエリ要求入力フォーマットは、これらに限定されるわけではないが、ＸＭＬ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＳＱＬ、および／または他のフォーマットのようなもので実施されてもよい。これに応答して、コネクタフレームワーク１３６によりそれぞれの広告情報源から結果集合が受け取られる。

広告ベンダー１５０ａ…１５０ｍは、いくつかのモジュールを使用して、それらのコンテンツ収集物からの情報取得を容易にしてもよい。広告情報源は有線または無線ネットワーク接続によりネットワーク１６０ａ…１６０ｍを通してユーザデバイスまたは他のプログラムに通信する。検索アクセスモジュール１６２ａ…１６２ｍは、広告管理システム所有のインデックス付けアルゴリズムを使用して、到来クエリに対して構文解析することと、クエリをコンテンツインデックスにマッチングすることと、マッチング広告アイテムの記述および位置のようなメタデータを含む結果集合を戻すこととを提供する。インデックス１６４ａ…１６４ｍは、記憶メカニズムならびにコンピュータプログラムを含んでいてもよく、これらは、販売者のコンテンツ収集物に含まれるリソースからのメタデータ、テキストおよび／または他の属性を含有していてもよい。記憶されたコンテンツ収集物モジュール１７０ａ…１７０ｋは、広告管理システムによりインデックス付けされ、メタデータにより参照され、結果集合中にリストアップされた位置によりアクセス可能である、リソース、マルチメディアおよび／または他の広告コンテンツを含んでいてもよい。

広告ベンダーのモジュールおよび他の構成部品は、複数のシステム、プラットフォーム、アプリケーション等を通して実現されてもよい。さまざまなアプリケーションをサポートするために、追加的な要素がコンテンツ情報源システムで実現されてもよい。

記憶されたコンテンツ収集物は、広告アイテム［１７０ａ−ａ…１７０ａ−ｅ］および［１７０ａ−ａ、１７０ａ−ｂ、１７０ｂ−ａ、１７０ｂ−ｂ、１７０ｂ−ｅ］のような広告データアイテムを含んでいてもよい。例えば、広告アイテムは、アイテム［１７０ａ−ａ…１７０ａ−ｅ］でのように、１つの収集物中に出現してもよい。しかしながら、広告アイテムは、収集物１７０ａと１７０ｂ中の広告コンテンツ集合［１７０ａ−ａ、１７０ａ−ｂ］のオーバーラップにより示されるように、１つより多い収集物中に出現してもよい。そのようなケースでは、これらの外部ベンダーの両方を呼び出すフェデレイト広告管理システムの結果集合中において、同一の広告に対する複数の参照が出現する。この状況は広告再販者が彼らの各構成員に対して、同一の広告を発行するときに存在し、これは、言語、コンテンツランキング、組織、請求書発行の構成および／または他の考慮事項のようなさまざまな要因により、ユーザに対する提示を変化させる。広告フェデレイトプラットフォーム１２２は、複数の収集物の公正な表現を作成するような方法で、重複をさらに保持または除去してもよい。

本開示の実施形態にしたがうと、情報源コネクタフレームワーク１３６は、それぞれの広告情報源（例えば、広告ベンダー、データベース、他のデータ情報源等）からの結果を受け取り、結果をクエリ／情報源特有の結果キャッシュ１４２ａ…１４２ｎ中にさらに記憶させる。結果キャッシュは、例えば、キーワード、用語集合、ハミングされたフレーズ、または、カテゴリのような、特定のクエリに応答して広告情報源から戻された結果集合を含む。結果キャッシュは時間に感応するものでもよく、コンテンツの新鮮さを保つために、特定の分または時間のような予め定められた期間の後、結果が使用不可能になるようなものでもよい。キャッシュは、関係する一意的なキャッシュキーを持っていてもよく、これは、情報源識別子、クエリまたはカテゴリ用語、および／または再使用を容易にする他の要因を含む。

クエリ特有のキャッシュ（例えば、結果キャッシュ１４２ａ…１４２ｎ）は、広告情報源１５０ａ…１５０ｍから戻された結果を記憶し、結果プロセッサ１４０における後処理のためにマージされた結果集合を記憶してもよい。結果プロセッサ１４０は、マージプロセス１４４を使用して、組み合わされたリストを編集し、おそらくはキャッシュして、ユーザのためにランク付けられた単一の結果リストを生成させる。別々の情報源特有のリストと、組み合わされたリストは、同一のまたは他のユーザによるその後のクエリに対する応答のために、設定可能な時間内で再使用可能であってもよい。結果プロセッサ１４０はまた、戻された広告を整合性および量に関してチェックしてもよい。例えば、要求されたよりも、より少ない広告が戻された場合、結果プロセッサ１４０は、内部カテゴリレベルキャッシュおよび／または他の情報源からの広告で応答を増やしてもよい。

マージプロセス１４４は、広告テキスト、メタデータ、広告代理店コンテンツ品質と配信信頼性、代理店とのビジネス関係、および／または、他の要因と考慮事項に基づいて順序を決定してもよい構成可能アルゴリズムに基づいた順序で、異なる結果集合を単一のリスト（または、他のフォーマット）にマージする。例えば他の要因は、時間しきい値が経過したとき、あるいは、他の条件が満足されたときを含んでいてもよい。例えば、本開示の実施形態は、情報源応答に対して１００ミリ秒待機した後、広告情報源レイティングに基づいて結果をマージするように向けられていてもよい。さらに、内部コンテンツ関連性スコア、および／または、他の結果特有の基準に基づいて、結果はランク付けされてもよい。例えば、個々の結果が受け取られた後、マージプロセス１４４は、マージアルゴリズムまたはプログラムにしたがって、情報源特有の結果をマージしてもよい。マージアルゴリズムまたはプログラムは、ローカルランキングスコア、情報源順序づけ値、情報源特有の一般的スコア、および／または他の情報源要因とともに、関連性または精度（accuracy）のような結果ベースランキング、ならびに、人口統計、トラフィックパターン、ユーザ個人化およびコミュニティ値等のような利用要因を含んでいてもよい。マージプロセス１４４は、ユーザ、デバイス、および／または、結果に適用されてもよい他の選択またはプロセスにしたがって、重複結果を保持または除去してもよい。単一リスト（またはフォーマット）が生成された後、クエリブローカ１３４は次に最終的な広告集合をユーザインターフェイス制御装置１２４に戻してもよい。ユーザインターフェイス制御装置１２４は移動体デバイスに対して適切に結果を提供してもよく、ネットワーク１２０を通して結果を戻してもよい。

広告フェデレイトプラットフォーム１２２はログ管理構成部品１２６および解析システム１３０をさらに含んでいてもよい。ログ管理構成部品１２６はログデータベース１２８を含んでいてもよい。ログデータベース１２８はアクセスとクリックトラフィック、クエリオブジェクト変更、広告アクセス、およびアカウント管理を組織化するのに使用するテーブルを含んでいてもよい。ログ管理構成部品１２６は、システム性能の解析のためにシステム動作をログするために、ユーザインターフェイス制御装置１２４の広告類別システムとともに作動してもよい。前述したように、到来クエリおよびクエリコンテキストは、クエリ状態オブジェクトとしてシステムにわたって移動してもよい。このオブジェクトはその最初の作成においてログされてもよく、クエリ状態オブジェクトに対する以下のような変更がログされてもよい。すなわち、適切な広告フォーマット、クエリブローカ１３４から戻された広告、および配信フォーマット。

ログ管理構成部品１２６は３つの主要機能、ユーザ動作（例えば、訪問（visit）、クリック（click-through）等）、システム機能（例えば、アプリケーション性能のコアデバッグ）、および、アカウント管理（例えば、広告主、広告代理店等）のうちの１つにおいて使用するためのデータを抽出する。

解析システム１３０は解析プロセッサ１３２を含んでいてもよい。解析プロセッサ１３２は、ログデータベース１２８に記憶された、利用と動作、キーワード頻度と価格変更、投資におけるカテゴリ収益、広告主と代理店性能、広告キャンペーン性能、および／または、他の活動のためのデータを解析する。解析プロセッサ１３２は、ユーザプロファイリング、地理的ターゲティング、時間と日による変動、および／または、他のデータも考慮してもよい。ログ管理構成部品１２６は、解析システム１３０により使用するためのデータを編集してもよい。例えば、解析プロセッサ１３２はキーワード最適化（例えば、投資収益、主要キーワード、広告主／代理店最適化）、および／または他の機能のために、編集されたデータを使用してもよい。

解析システム１３０は、（表示していない）アカウント管理モジュールをさらに含み、アカウント管理モジュールは報告および請求書発行機能を提供する。アカウント管理モジュールは、広告主または代理店ごとに１つのアカウントを管理し、ログイン認証を提供し、解析プロセッサ１３０による解析レポート生成に対するアクセスを確実にし、内部請求書発行サブモジュールにより生成されたデータを請求書発行処理する。解析システム１３０は、解析プロセッサ１３２による処理および／または他の活動のために、広告配信、クリックを追跡するマネタイゼーション構成部品であってもよい。解析プロセッサ１３２は、例えば、最も高い値の広告を含んでいてもよい広告情報源を予測するための適応学習プロセスで拡張されてもよい。広告フェデレイトプラットフォーム１２２は、いくつかの特定の広告ベンダーおよび／または他の情報源を含んでいてもよいその情報源から広告を選びまたは選択してもよい。

本開示の例示的実施形態は、移動体データサービスに対するオペレーターベースの広告配信に対して、より管理しやすいマネタイゼーションエンジンを提供するシステムアーキテクチャを利用してもよい。さらに、アーキテクチャは、広告および検索サービスにわたって、共通ビジネスおよび技術的プロセスを使用して、マネタイズ可能な、地域的にフォーカスした検索サービスの創設を可能にする。例示的な実施形態は、統合の容易さ、構成可能性、およびスケーラビリティのために設計されてもよい。したがって、例示的な実施形態は、外部広告代理店パートナーを選択する決定要因となるための、および、新しいマネタイゼーション機会を利用するために急速に動くための、ビジネス決定、とともに技術的決定を可能にする。

例えば、本開示の１つの例示的実施形態は、以下のことを提供してもよい。すなわち、ユーザ経験の全体的制御；各販売スポットに対して構成可能な複数のサービスモデルにしたがった、マネタイズ化検索リスティング；移動体サイトおよび移動体サービス；すべての広告手段がユーザ動作に応答して完全に配信するのを確実にすることによって最大化された広告収益；最小化されたリスクと特定の広告情報源に対する依存の減少、市場での影響力を最大化させること；グループブランドの下でユーザに対する主要キーワードＰａｙ Ｐｅｒ Ｃｌｉｃｋ（ＰＰＣｌｉｃｋ）広告；主要キーワード広告と完全に統合された単一要求／応答モデルによるロングテールキーワードＰＰＣｌｉｃｋ広告；Ｐａｙ Ｐｅｒ Ａｃｔｉｏｎ（ＰＰＡｃｔｉｏｎ）とＰａｙ Ｐｅｒ Ｃａｌｌ（ＰＰＣａｌｌ）、アフィリエイトパートナー、および、新進の広告代理店または新進の地理的領域からのフラットリンクサービスのような、新しい広告モデルサービスの急速な統合を通して、市場での先進を維持する能力；すべての広告サービス代理店に対して単一の単純なＡＰＩでのホスト管理されたサービスを提供することによる、移動体サイト、検索リスティングと移動体サービスおける、最小化された資本、運営と開発支出；および、カスタマイズされた広告サービスの急速な配置。

１つの例示的な実施形態は、要求ごとに広告ベンダーから戻される関連性のある広告の数を最大化させる動的広告要求類別、広告関連性を増加させて、クリック率（ＣＴＲ）；広告ベンダーレイティングと要求ローテーション；マルチベンダー広告要求応答を最大化させる、利用とコミュニティモデリング；および、将来の広告開発に対してフォーカスするための総トラフィック解析を含む特徴を実現してもよい。

本開示の他の例示的な実施形態では、広告フェデレイトプラットフォームは、開発者により使用する単一の要求フォーマットを提供してもよく、さらに要求を動的に再フォーマットして、さまざまな広告代理店要求クエリ言語、パラメータの組、メタデータマッピングおよび／または他の基準をサポートしてもよい。

本開示の１つ以上の例示的な実施形態では、広告フェデレイトプラットフォームはまた、複数の広告代理店のタクソノミーおよび広告類別システムをシームレスに活用して、広告関連性を増加させて、投資マーケティング収益を最大化させる。一般的に投資収益とは、プロジェクトの開発、実施およびメンテナンスに関係する費用を相殺した、所定のプロジェクトからの収益を発生させる広告パートナーの能力を指してもよい。

例えば、広告フェデレイトプラットフォームからコネクタを構築することによって、広告コンテンツが、外部代理店の広告コンテンツ中へと統合されてもよい。広告フェデレイトプラットフォームは、クライアントコンテンツを単独で供給してもよく、あるいは、管理により決定されたビジネスルールおよび／または他の要因に基づいて、クライアントコンテンツを他の広告代理店とともに他のコンテンツと結合させてもよい。広告フェデレイトプラットフォームは次に、要求に応答して、主要な単語（word）広告および／または他の広告、コンテンツ等を自動的に含めてもよい。

本開示の１つ以上の例示的な実施形態では、広告フェデレイトプラットフォームはネイティブ言語入力をサポートしてもよく、リアルタイムにＵＴＦ−８で広告結果を戻す。例えば、リアルタイムにＵＴＦ−８（または他の類似）フォーマットで検索結果が戻されてもよく、このことは、キャッシュされたコンテンツとは対照的に、広告パートナーのコンテンツ記憶から直接ユーザに対して結果が戻されることを意味している。

図２は、本開示の実施形態にしたがった、クエリ実行のための方法を図示する例示的なフローチャートである。本開示の実施形態の方法は、フェデレイト広告管理システムのような広告管理システムに利用可能な可能性のある広告情報源の関連性のある部分集合を選択し、再フォーマットされたクエリを部分集合中の各広告情報源に送り、各結果集合を受け取ってキャッシュし、結果集合を単一の組み合わされた結果集合にマージする。

図２により示したように、ステップ２１０においてクエリがユーザから受け取られる。ステップ２２２において、広告情報源ライブラリ、広告主題および機能的観点、ならびに／あるいは、ユーザおよびオペレータの特性を組織化する１つ以上のタクソノミーに対して、クエリが動的に分類される。ステップ２２４では、利用可能な広告情報源ライブラリから広告情報源の部分集合が識別される。ステップ２３０において、予め存在している結果集合について結果キャッシュをチェックする。クエリおよびクエリコンテキストに対してキャッシュ中に何の結果も存在しない場合、クエリプロセッサはステップ２４２、２４４および２４６を通って進む。ステップ２４２において、広告情報源の部分集合に特定の情報源特有クエリ言語へとクエリを再フォーマットしてもよい。ステップ２４４において、再フォーマットされたクエリは、広告ベンダー、広告ネットワーク、データベース、および／または他のデータ情報源のような広告情報源に送信される。ステップ２４６において、広告は広告情報源から受け取られ、ローカル結果キャッシュに記憶される。ステップ２５０において、広告情報源からの結果はマージされ、さらに再フォーマットされる。ステップ２６０において、ユーザに対して表示するために結果が戻される。図２のステップは特定の順序で実行されるいくつかのステップを図示しているが、本開示の実施形態は１つ以上のステップを処理に追加することにより、プロセス内のステップを省略することにより、および／または、１つ以上のステップが実行される順序を変更することにより、実施されてもよいことを理解すべきである。

本開示の実施形態は、広告情報源の予め類別されたライブラリに対して、ユーザクエリおよび／またはクエリ状態の動的な類別を行う。ステップ２２２において、クエリはクエリブローカ１３４によりランタイムにおいて類別される。例えば、ユーザは“オートレーシング”というキーワードを使用して移動体電話機ゲームを検索してもよい。例えば、ステップ２２２において、クエリブローカ１３４は、“移動体ゲーム”クエリとしてクエリを分類し、これによって、１組の移動体ゲーム広告情報源を識別する。さらに、検索結果をさらに正確にするために、クエリカテゴリの粒度を調整してもよい。例えば、クエリはオートレーシングについてのゲームに対する要求であってもよい。このケースでは、クエリは“移動体ゲーム”および“アクション”として類別されてもよい。したがって、広告情報源の部分集合は２つのカテゴリの組み合わせに最大に関連性があるものとして識別される。他のバリエーションが適用されてもよい。

クエリが提示されるときにおいて、ユーザの情報要求に関連性のある１組の情報源を動的に計算することにより、本開示の実施形態はクエリに対する適合率を最大化する。さらに、ネットワーク上で送信されるデータ量が、他のフェデレイト広告管理技術に比して最小化され、それによって効率的な帯域幅の利用がもたらされる。さらに、フェデレイト広告情報源の選択メカニズムのトポロジは、広告ベンダーおよび他の情報源の複数層の階層を容易にサポートし、それによって任意の数のコンテンツ収集物、広告ネットワーク、および／または他のデータ情報源に対する検索システムの拡張を容易にする。

ステップ２２４において、コンテンツ情報源の部分集合が識別される。クエリブローカ１３４の類別機能は、可能性のある広告情報源のライブラリからの関連性のある広告情報源の部分集合を選択または識別する。

ステップ２３０において、１つ以上の結果キャッシュがチェックされる。本開示の実施形態にしたがうと、以前に戻された結果について結果キャッシュがチェックされる。本開示の実施形態は、キャッシュからクエリについて結果を取得するように向けられていてもよく、それによって、他のユーザからの同一のおよび／または関連するクエリに対して、結果の再使用を可能にする。結果として、ネットワーク送信が最小化され、ユーザに対するネットワーク待ち時間の影響が減少される。したがって、クエリ結果がローカル内部または外部のキャッシュにすでに記憶されていることが決定される場合、ステップ２５０においてユーザに戻すために、これらの結果は直接使用されてもよく、または、他の広告ネットワークからの結果とマージされてもよい。

キャッシュ中に何の結果もない場合、ステップ２４２において、クエリは情報源特有クエリ言語に再フォーマットされてもよい。例えば、クエリブローカ１３４は、１つ以上の広告情報源に対する情報源特有クエリ言語にクエリを再フォーマットしてもよい。ステップ２４４において、再フォーマットされたクエリは広告情報源に送信される。

ステップ２４６において、広告はそれぞれの広告情報源から受け取られる。さらに、各広告情報源は、クエリにしたがって、それらの各収集物中のコンテンツに対するスコア、ランキング、および／または他のレイティングを予め決定してもよい。さらに、順序付けされた結果リストとしてクエリブローカ１３４に送信されることにより、結果アイテムが暗黙的ランキングを示してもよい。クエリブローカ１３４は、それぞれの広告情報源（例えば、広告ベンダー、広告ネットワーク、データベース、他のデータ情報源等）から結果を受け取り、ローカル内部または外部の結果キャッシュ中に結果をさらに記憶させてもよい。ローカル結果キャッシュは、クエリ、特有のコンテンツ情報源、情報源のグループ、情報源のタイプ、および／または他の類別により特定されてもよい。

ステップ２５０において、広告情報源からの広告はマージされ、さらにフォーマットされる。個々の結果が受け取られた後、または、時間しきい値が経過したとき、プログラムはマージアルゴリズムまたはプログラムにしたがって、情報源特有の結果をマージしてもよく、マージアルゴリズムまたはプログラムは、ローカルランキングスコア、情報源順序づけ値、情報源特有の一般的スコア、利用スコア、ユーザまたは販売者スコア、および／または他の要因を含んでいてもよい。ステップ２５０において、ユーザに対するランク付けされた単一の結果リストを作成するために、組み合わされた結果リストが編集される。別々の情報源特有のリストと、組み合わされたリストは、同一のまたは他のユーザによるその後のクエリに対して応答するために、設定可能な時間内で再使用可能である。さらに、重複結果は保持または除去されてもよく、他の選択が結果に適用されてもよい。結果は、広告情報源を指すために各結果アイテムを有する広告情報源参照を含んでいてもよい。例えば、本開示の実施形態は、さまざまな要因に基づく順序に結果をマージするように向けられてもよく、さまざまな要因は、広告品質と規模のような情報源要因；広告情報源待ち時間と信頼性；ビジネス関係；（例えば、ザガットレイティング等のような）外部的に決定された品質レイティング；個人とコミュニティの利用パターン；および／または、他のレイティングと計算を含んでいてもよい。さらに、結果はテキストおよびメタデータ関連性に基づいてランク付けされてもよく、および／または、他の結果特有の基準に基づいてランク付けされてもよい。

例えば、結果集合中の広告アイテムに関連する少なくとも１つのグローバル統計が計算されてもよい。これは結果アイテムランクと情報源レイティングとからなるスコア正規化係数を含んでいてもよい。加えて、グローバル統計にしたがって、広告情報源からの結果アイテムに対する広告関連性スコアが決定されてもよい。さらに、メタ収集物に対する正規化係数、外部類似性スコア、および、情報源統計にしたがい広告情報源から戻された結果メタ収集物アイテムの順序にしたがって、スコアが正規化されてもよい。

ステップ２６０では、結果がユーザに対して表示される。結果をユーザに対して表示するとき、ユーザデバイス特有のものおよび／またはユーザ選択が考慮されてもよい。例えば、移動体デバイスはスクリーンサイズ制限を持っているかもしれず、ユーザのデバイスおよび／または他の選択に適応するように、結果アイテム記述またはタイトルが短縮されてもよく、および／または、そうでなければ修正されてもよい。

図３は、本開示の実施形態にしたがった、インテリジェント広告情報源選択のための方法を図示する例示的なフローチャートである。本開示の実施形態は、広告ベンダーおよびデータベースの広告情報源ライブラリから関連性のある広告情報源の部分集合を識別するように向けられていてもよい。類別プロセスはクエリおよびその属性を解析し、広告情報源の関連性のある部分集合を識別する。クエリブローカ１３４は類別プロセスを利用して、参照タクソノミー中の関連性のあるタクソンまたはタクサにクエリを割り当て、広告情報源を一意的に識別する、関連する広告情報源タクサの最適集合を選択してもよい。

ステップ３１０において、１つ以上のクエリコンテキスト属性が識別される。例えば、属性は販売者、深さ優先検索チャネル、言語、国、アーティスト、タイトル、価格、ならびに／あるいは、クエリおよび／またはユーザに関係付けられた他のメタデータを含んでいてもよい。

ステップ３２０において、コンピュータプログラムはクエリコンテキスト属性値を評価する。ステップ３２２において、深さ優先検索選択と他のコンテキストパラメータ値に応答して、関係する参照タクソノミーが選択される。ステップ３３０において、コンピュータプログラムはクエリが１組の用語またはカテゴリであるかどうかを決定する。用語は単語、フレーズ等を指してもよい。そうである場合、ステップ３３２において、動的機械分類プロセスを使用して、関係付けられた参照タクソノミー中のカテゴリに用語が割り当てられる。ステップ３４０において、コンピュータプログラムはクエリが表示タクソノミーからのカテゴリであるかどうか決定する。そうである場合、ステップ３４２において、関係するカテゴリが参照タクソノミー中で識別される。ステップ３５０において、選択された参照タクソノミーカテゴリは、それぞれ選択された広告情報源に関係付けられた広告情報源タクソンまたはタクサと関連付けられる。ステップ３６０において、広告情報源メタデータフィールドおよび値にマッチングさせるために、クエリおよびクエリコンテキスト値を変換させてもよく、変換は翻訳、ユーザ選択の抽出等を含んでいてもよい。ステップ３７０において、クエリコンテキスト属性（例えば、言語、国等）は、１つ以上の広告情報源属性にマッチングされ、コンテキスト属性名は広告情報源属性名にマッピングされる。ステップ３８０において、広告情報源タクサリスト、マッチングメタデータ属性名および値、ならびに変換されたクエリは、クエリブローカ１３４に戻される。

図４は、本開示の実施形態にしたがった、広告結果リストにアクセスし、広告結果リストを記憶させ、広告結果リストをマージするための方法を図示している例示的なフローチャートである。上で説明したように、広告情報源の部分集合が識別され、関係するタクソンがクエリブローカシステムに戻される。ステップ４１０ａ…４１０ｍおよび４５０において、各広告情報源およびクエリに対して、既存の結果集合がキャッシュ中に存在するかどうか決定される。結果が存在する場合、ステップ４５５において、到来クエリコンテキスト属性値に基づいて結果がマージされる。このステップにおいて、以前に記憶された結果が、結果キャッシュから取得される。

結果が存在しない場合、ステップ４２０ａ…４２０ｍにおいて、クエリは広告情報源特有クエリ言語へと再フォーマットされ、それぞれの広告情報源に送信される。ステップ４３０ａ…４３０ｍにおいて、クエリブローカシステムは、各広告情報源からの結果を待つ。待機タイムアウト、または、他の予め定められた条件が、効率性を確実にするために実現されていてもよい。いったん結果が受け取られると、ステップ４４０ａ…４４０ｍにおいて、結果は結果キャッシュ中に記憶される。ステップ４５０において、すべての広告情報源が結果を戻したかどうか、またはタイムアウト制限が期限切れしたかどうかが決定される。ステップ４５５において、キャッシュされた結果集合中のすべての結果アイテムが、到来クエリコンテキスト属性値に基づいて、組み合わされた単一の結果集合にマージされる。マージアルゴリズムは、マージされたリストをキャッシュして、ランク付けされた単一の結果リストを作成する。

ステップ４６０により示したように、付加的処理は、ユーザ特有の結果ページを作成するために、組み合わされた結果集合からトップまたは次のｍ個のアイテムを取ることを伴う。さらに、クエリブローカ１３４は、重複に関して結果リストをチェックし、システムおよび販売者の選択にしたがって、それらをグループ化し、除去または保持する。このステップは、これらに限定されるわけではないが、デバイス特有のもの、ユーザ選択、および／または、結果ページを作成する際の販売者制限のような、クエリコンテキスト属性を考慮してもよい。ステップ４６５において、結果ページは有線または無線通信チャネル経由でユーザに送られる。ステップ４７０において、組み合わされた結果リスト中の（ｍ＋１番目の結果アイテムにおいて）残りの結果アイテムにポインタが設定される。

マージプロセスは、クエリに応答して広告情報源により戻された各結果集合中の各広告結果アイテムに対するグローバル統計を計算してもよい。このグローバル統計は２つ以上の要因の関数であり、要因とは、広告情報源により決定される類似性スコアまたはランキングにより表され、明示的にまたは暗黙的に結果アイテムに含まれる、クエリに対する結果アイテムの関連性と、これらに限定されるわけではないが、情報源レイティング、利用パラメータ値、ユーザ選択スコア、または販売者選択値のような、外的特性とである。

図５は、本開示の実施形態にしたがった、結果アイテムスコアおよび情報源レイティングとしてランク順序を使用して外的特性を表すマージプロセスを図示する例示的なフローチャートである。

すべての個々の結果が受け取られた後、クエリブローカ１３４は、（例えば、ｎ_jのような）一般的スコアと、（例えば、ｍ_jのような）結果特有の関連性スコアとを含むマージアルゴリズムにしたがって、結果をマージしてもよい。例えば、ステップ５２０において、クエリコンテキスト中に記憶されているタクサ識別子を使用して情報源タクサが取得される。ステップ５３０において、各広告情報源に対して、各情報源タクソンに記憶されている属性値から（例えば、ｎ_iのような）情報源スコアが計算される。ステップ５４０ａ…５４０ｍにおいて、各広告情報源に対して、関係するキャッシュから結果アイテムが取得される。ステップ５４５ａ…５４５ｍにおいて、各広告情報源の結果アイテムに対して、（例えば、ｍ_jのような）アイテムスコアが決定され、ステップ５５０ａ…５５０ｍにおいて、（例えば、score_ij = f（n_i，m_j）のような）再ランキングスコアが計算される。ステップ５６０により示したように、クエリブローカ１３４は、ユーザに対してランク付けされた単一の結果リストを作成するため、score_ij を使用して、マージされたリストを編集してもよい。

図６は、本開示の実施形態にしたがった、複数の広告情報源により戻された結果集合からの結果アイテムを再ランキングする例示的な図である。この例では、６００ａおよび６００ｂによりそれぞれ示したように、広告情報源Ａは８０である情報源レイティングｎ_Aを持っていてもよく、広告情報源Ｂは５０である情報源レイティングｎ_Bを持っていてもよい。６１０ａおよび６１０ｂにより示したように、それぞれの結果集合中の各アイテムに対するローカル統計は、アイテム順序、ｍ_Ajおよびｍ_Bjの関数として計算される。６４０ａおよび６４０ｂにより示したように、グローバル統計、再ランキングscore_ij が結果アイテムランクｍ_ijおよび情報源レイティングｎ_iの関数として計算されるので、各結果アイテムに対するscore_ij は、情報源レイティングにより乗算された、各結果アイテムに対する逆ランクの積である。６５０により示したように、組み合わされた結果集合は、広告情報源Ａからのアイテムと広告情報源Ｂからのアイテムとを含み、これらの関係付けられたグローバルscore_ij によりそれぞれの結果アイテムをソートすることによって配置されている。

上で説明したように、各コンテンツ情報源（例えば、広告ネットワーク、データベース等）は、クエリにしたがって、それぞれの収集物中のコンテンツに対するスコアを決定してもよい。コネクタフレームワークは、個々の広告ネットワークから結果を受け取り、アイテム毎にローカルランキングスコアを計算し、結果を情報源特有のキャッシュ中に記憶させてもよく、結果はそれぞれのランキングおよび／または他のスコアを含んでいてもよい。すべての個々の結果が受け取られた後、時間しきい値が経過し、または、他の前提条件が満たされるとき、クエリブローカシステムはマージアルゴリズムにしたがって、結果をマージしてもよい。マージアルゴリズムは、ローカルランキングスコア、情報源特有の一般的スコア、および／または他の要因と条件を考慮してもよい。

本開示の実施形態にしたがうと、本開示で説明したシステムおよびプロセスは、任意の汎用または専用計算デバイス上で、スタンドアローンのアプリケーションとして、またはクライアントサーバモードで動作するグループとしてネットワーク上で接続された、いくつかの汎用または専用計算デバイスで実施されてもよい。本開示の他の実施形態にしたがうと、それらの中に記憶された複数のコンピュータ読取可能プログラムコードを持っている、コンピュータ利用可能および書込可能な媒体が本発明のプロセスを実現するために提供される。本開示のプロセスおよびシステムは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、または、Ｕｎｉｘ（登録商標）ベースのオペレーティングシステム（例えば、Ｕｎｉｘベースのオペレーティングシステムのヒューレットパッカード（登録商標）またはレッドハットリナックス（登録商標）バージョン）のさまざまなバージョン、あるいは、ＡＳ／４００ベースのオペレーティングシステムのさまざまなバージョンのような、さまざまなオペレーティングシステム内で実現されてもよい。例えば、コンピュータ利用可能および書込可能な媒体は、ＣＤ ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、または他の任意のコンピュータ利用可能媒体から構成されていてもよい。本開示を具体化するシステムの構成部品のうちの１つ以上は、コンピュータ利用可能な媒体に記憶されている機能的命令の形態のコンピュータ読取可能プログラムコードを含んでいてもよく、コンピュータ利用可能媒体がシステムにインストールされるとき、記述された機能をこれらの構成部品がシステムに実行させるようなものであってもよい。本開示に対するコンピュータ読取可能プログラムコードは、他のコンピュータ読取可能プログラムソフトウェアと抱き合わせ販売されていてもよい。また、構成部品のいくつかのものだけが、コンピュータ読取可能コード中に提供されていてもよい。

さらに、さまざまなエンティティおよびエンティティの組み合わせがコンピュータを用いて、上に説明した機能を実行する構成部品を実現してもよい。本開示の実施形態にしたがうと、コンピュータは、入力デバイス、出力デバイス、プロセッサデバイス、および、データ記憶デバイスを含む、標準コンピュータであってもよい。本開示の他の実施形態にしたがうと、さまざまな構成部品は同一の企業またはエンティティ内の異なる部門のコンピュータであってもよい。他のコンピュータ構成も使用されてもよい。本開示の他の実施形態にしたがうと、さまざまな構成部品は企業、または、有限会社のような別のエンティティであってもよい。適用できる法律および規則に準拠して、他の実施形態も使用されてもよい。

本開示のある特定の実施形態にしたがうと、システムはソフトウェアシステムの構成部品を含んでいてもよい。システムはネットワーク上で動作してもよく、付加的データまたはアプリケーションサービスを動作させる、共通データベースおよび共通サーバを共有する他のシステムに接続されていてもよい。他のハードウェア構成が提供されてもよい。

本開示の他の実施形態、使用および利点は、ここで開示した本開示の仕様および実行を考慮すると、当業者に明らかになるだろう。仕様および例は、例示的なものとしてのみ考慮されるべきである。本開示の意図する範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ制限される。

本開示はクエリの処理の枠組み内で特に示し、説明したが、バリエーションおよび修正は、本開示の範囲を逸脱することなく当業者にとって実行可能となることが理解されるだろう。さらに、そのようなプロセスおよびシステムはここで説明した特定の実施形態に制限される必要がないことを当業者は理解するだろう。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］クエリに応答して関連性のある広告を決定するためにコンピュータにより実現される方法において、
ユーザデバイスからクエリを受信することと、
１つ以上の広告情報源を識別するために前記クエリを類別することと、
前記１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、前記クエリをフォーマットすることと、
前記フォーマットされたクエリを前記１つ以上の広告情報源に送信することと、
１つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上の広告情報源からの前記フォーマットされたクエリに応答した結果をマージすることと、
前記ユーザデバイスに配信するために前記結果をフォーマットすることとを含む方法。
［２］前記ユーザデバイスは、インターネット可能入力デバイス、インターネットもしくは音声可能移動体デバイス、音声可能入力デバイス、コンピュータ、およびキオスクのうちの１つ以上を含む、上記［１］の方法。
［３］前記１つ以上の要因は、１つ以上のグローバル要因、ローカル要因、編集レイティング、応答信頼性、応答待ち時間、コンテンツ関連性、コンテンツの規模もしくはカバレッジ、ユーザ選択、利用統計、クエリ頻度、カテゴリ頻度、販売者選択、推薦統計、ユーザ作成のレイティング、ビジネス関係、ユーザの人口統計特性、位置、言語、社会ネットワーク、社会グループ、個人化特性、ページサイズ、グラフィック、テキストエレメント、情報源レイティング、信頼性要因、ビジネスルール、ビジネス関係、マーケティング目的、ローカルランキングスコア、情報源順序付け値、情報源特有一般スコア、結果アイテムテキストもしくは非テキストの解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストマイニング解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストクラスタリングに関係付けられた統計、非テキストパターン解析に関係付けられた統計、デバイス特有のものに関係付けられた統計、および／またはフォーマット仕様に関係付けられた統計を含む、上記［１］の方法。
［４］前記クエリは、１つ以上のタクソノミーまたは統制語彙中のカテゴリに分類される、上記［１］の方法。
［５］各広告情報源において、前記クエリに関係付けられた１つ以上の用語に関連し、前記クエリに応答する前記クエリコンテキスト中のメタデータに関連する、各結果アイテムに対する１つ以上のローカルランキング統計を動的に計算することをさらに含む、上記［１］の方法。
［６］結果集合中の１つ以上のコンテンツアイテムに関連する少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計を計算することと、
前記少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計にしたがって、前記１つ以上の広告情報源からの結果アイテムに対する１つ以上の関連性スコアを決定することと、
正規化係数を計算することと、
前記正規化係数にしたがって、前記１つ以上の関連性スコアを正規化することと、
前記正規化係数によって決定される順序付けに基づいて、前記結果を単一の結果集合へと組み合わせることと
をさらに含む、上記［１］の方法。
［７］１つ以上のキャッシュ中に各広告情報源からの結果を記憶させることと、
前記１つ以上のキャッシュにアクセスして既存の結果を取得することと、
１つ以上のクエリコンテキストパラメータに基づいて、前記取得された既存の結果をフォーマットすることと
をさらに含む、上記［１］の方法。
［８］前記クエリを類別することは、前記クエリが受信されるときに動的に発生する、上記［１］の方法。
［９］１つ以上の重複結果アイテムを識別することをさらに含む、上記［１］の方法。
［１０］ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果アイテムを除去することをさらに含む、上記［９］の方法。
［１１］ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果を保持することをさらに含む、上記［９］の方法。
［１２］上記［１］の方法の動作を実行するコードを含むコンピュータ読み取り可能媒体。
［１３］クエリに応答して関連性のある広告を決定するためにコンピュータにより実現されるシステムにおいて、
ユーザデバイスからクエリを受信する受信モジュールと、
１つ以上の広告情報源を識別するために前記クエリを類別する類別モジュールと、
前記１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、前記クエリをフォーマットするフォーマットモジュールと、
前記フォーマットされたクエリを前記１つ以上の広告情報源に送信する送信モジュールと、
１つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上の広告情報源からの前記フォーマットされたクエリに応答した結果をマージするマージモジュールと、
前記ユーザデバイスに配信するために前記結果をフォーマットする結果モジュールと
を具備するシステム。
［１４］前記ユーザデバイスは、インターネット可能入力デバイス、インターネットもしくは音声可能移動体デバイス、音声可能入力デバイス、コンピュータ、およびキオスクのうちの１つ以上を備える、上記［１３］のシステム。
［１５］前記１つ以上の要因は、１つ以上のグローバル要因、ローカル要因、編集レイティング、応答信頼性、応答待ち時間、コンテンツ関連性、コンテンツの規模またはカバレッジ、ユーザ選択、利用統計、クエリ頻度、カテゴリ頻度、販売者選択、推薦統計、ユーザ作成のレイティング、ビジネス関係、ユーザ人口統計特性、位置、言語、社会ネットワーク、社会グループ、および個人化特性、ページサイズ、グラフィック、テキストエレメント、情報源レイティング、信頼性要因、ビジネスルール、ビジネス関係、マーケティング目的、ローカルランキングスコア、情報源順序付け値、情報源特有一般スコア、結果アイテムテキストもしくは非テキストの解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストマイニング解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストクラスタリングに関係付けられた統計、非テキストパターン解析に関係付けられた統計、デバイス特有のもの、および／またはフォーマット仕様に関係付けられた統計を含む、上記［１３］のシステム。
［１６］前記クエリは、１つ以上のタクソノミーまたは統制語彙中のカテゴリに分類される、上記［１３］のシステム。
［１７］各広告情報源において、前記クエリに関係付けられた１つ以上の用語に関連し、前記クエリに応答する前記クエリコンテキスト中のメタデータに関連する、各結果アイテムに対する、１つ以上のローカルランキング統計を動的に計算するモジュールをさらに備える、上記［１３］のシステム。
［１８］結果集合中の１つ以上のコンテンツアイテムに関連する少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計を計算するモジュールと、
正規化係数を計算するモジュールと
をさらに備え、
前記少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計にしたがって、前記１つ以上の広告情報源からの結果アイテムに対する１つ以上の関連性スコアを決定し、
前記正規化係数にしたがって、前記１つ以上の関連性スコアを正規化し、
前記正規化係数によって決定される順序付けに基づいて、前記結果を単一の結果集合へと組み合わせる、上記［１３］のシステム。
［１９］各広告情報源からの結果を記憶する１つ以上のキャッシュをさらに備え、既存の結果を取得するために前記１つ以上のキャッシュにアクセスし、
１つ以上のクエリコンテキストパラメータに基づいて、前記取得された既存の結果をフォーマットする、上記［１３］のシステム。
［２０］前記クエリを類別することは、前記クエリが受信されるときに動的に発生する、上記［１３］のシステム。
［２１］１つ以上の重複結果が識別される、上記［１３］のシステム。
［２２］ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果を除去する、上記［２１］のシステム。
［２３］ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果を保持する、上記［２１］のシステム。

図１は、本開示の実施形態にしたがった、複数の広告情報源に対するフェデレイト広告検索のためのシステムの例示的な図である。 図２は、本開示の実施形態にしたがった、クエリ実行のための方法を図示している例示的なフローチャートである。 図３は、本開示の実施形態にしたがった、インテリジェント広告情報源選択のための方法を図示している例示的なフローチャートである。 図４は、本開示の実施形態にしたがった、広告結果リストにアクセスし、広告結果リストを記憶させ、マージするための方法を図示している例示的なフローチャートである。 図５は、本開示の実施形態にしたがった、マージプロセスを図示している例示的なフローチャートである。 図６は、本開示の実施形態にしたがった、再ランキング結果の例示的な図示である。

Claims (23)

1. クエリに応答して関連性のある広告を決定するためにコンピュータにより実現される方法において、
   ユーザデバイスからクエリを受信することと、
   少なくとも１つのコンピュータプロセッサを使用して、前記クエリを類別して、１つ以上の広告情報源を識別し、前記クエリは、１つ以上のタクソノミー中のカテゴリに分類されることと、
   前記１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、前記クエリをフォーマットすることと、
   前記フォーマットされたクエリを前記１つ以上の広告情報源に送信することと、
   １つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上の広告情報源からの前記フォーマットされたクエリに応答した結果をマージすることと、
   前記ユーザデバイスに配信するために前記結果をフォーマットすることと
   を含み、
   前記結果は、前記１つ以上の広告情報源のそれぞれからのリストとして受信され、各リストの部分集合は、前記部分集合中のマッチングエントリに対するスコアに基づく代表スコアを使用してランク付けされ、前記代表スコアを使用して、前記マージの間に前記各リストの確率的順序付けを提供し、前記各リストは、マージされている１組のリストの総代表スコアに対する、前記各リストの部分集合の代表スコアの割合に基づいて選択される、方法。
2. 前記ユーザデバイスは、インターネット可能入力デバイス、インターネットもしくは音声可能移動体デバイス、音声可能入力デバイス、コンピュータ、およびキオスクのうちの１つ以上を含む、請求項１記載の方法。
3. 前記１つ以上の要因は、１つ以上のグローバル要因、ローカル要因、編集レイティング、応答信頼性、応答待ち時間、コンテンツ関連性、コンテンツの規模もしくはカバレッジ、ユーザ選択、利用統計、クエリ頻度、カテゴリ頻度、販売者選択、推薦統計、ユーザ作成のレイティング、ビジネス関係、ユーザの人口統計特性、位置、言語、社会ネットワーク、社会グループ、個人化特性、ページサイズ、グラフィック、テキストエレメント、情報源レイティング、信頼性要因、ビジネスルール、ビジネス関係、マーケティング目的、ローカルランキングスコア、情報源順序付け値、情報源特有一般スコア、結果アイテムテキストもしくは非テキストの解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストマイニング解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストクラスタリングに関係付けられた統計、非テキストパターン解析に関係付けられた統計、デバイス特有のものに関係付けられた統計、および／またはフォーマット仕様に関係付けられた統計を含む、請求項１記載の方法。
4. 前記クエリは、１つ以上の統制語彙中のカテゴリに分類される、請求項１記載の方法。
5. 各広告情報源において、前記クエリに関係付けられた１つ以上の用語に関連し、前記クエリに応答する前記クエリコンテキスト中のメタデータに関連する、各結果アイテムに対する１つ以上のローカルランキング統計を動的に計算することをさらに含む、請求項１記載の方法。
6. 結果集合中の１つ以上のコンテンツアイテムに関連する少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計を計算することと、
   前記少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計にしたがって、前記１つ以上の広告情報源からの結果アイテムに対する１つ以上の関連性スコアを決定することと、
   正規化係数を計算することと、
   前記正規化係数にしたがって、前記１つ以上の関連性スコアを正規化することと、
   前記正規化係数によって決定される順序付けに基づいて、前記結果を単一の結果集合へと組み合わせることと
   をさらに含む、請求項１記載の方法。
7. １つ以上のキャッシュ中に各広告情報源からの結果を記憶させることと、
   前記１つ以上のキャッシュにアクセスして既存の結果を取得することと、
   １つ以上のクエリコンテキストパラメータに基づいて、前記取得された既存の結果をフォーマットすることと
   をさらに含む、請求項１記載の方法。
8. 前記クエリを類別することは、前記クエリが受信されるときに動的に発生する、請求項１記載の方法。
9. １つ以上の重複結果アイテムを識別することをさらに含む、請求項１記載の方法。
10. ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果アイテムを除去することをさらに含む、請求項９記載の方法。
11. ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果を保持することをさらに含む、請求項９記載の方法。
12. 実行可能コードを有するコンピュータ読み取り可能記憶媒体において、
    前記実行可能コードは、
    少なくとも１つのプロセッサによって、前記コンピュータ読み取り可能記憶媒体から読み取られて、前記少なくとも１つのプロセッサに、ステップを実行させるように構成されており、
    前記ステップは、
    ユーザデバイスからクエリを受信することと、
    前記クエリを類別して、１つ以上の広告情報源を識別することと、
    前記１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、前記クエリをフォーマットすることと、
    前記フォーマットされたクエリを前記１つ以上の広告情報源に送信することと、
    １つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上の広告情報源からの前記フォーマットされたクエリに応答した結果をマージすることと、
    前記ユーザデバイスに配信するために前記結果をフォーマットすることと
    を含み、
    前記クエリは、１つ以上のタクソノミー中のカテゴリに分類され、
    前記結果は、前記１つ以上の広告情報源のそれぞれからのリストとして受信され、各リストの部分集合は、前記部分集合中のマッチングエントリに対するスコアに基づく代表スコアを使用してランク付けされ、前記代表スコアを使用して、前記マージの間に前記各リストの確率的順序付けを提供し、前記各リストは、マージされている１組のリストの総代表スコアに対する、前記各リストの部分集合の代表スコアの割合に基づいて選択される、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
13. クエリに応答して関連性のある広告を決定するためにコンピュータにより実現されるシステムにおいて、
    ユーザデバイスからクエリを受信する受信モジュールと、
    少なくとも１つのコンピュータプロセッサを使用して、前記クエリを類別して、１つ以上の広告情報源を識別する類別モジュールと、
    前記１つ以上の広告情報源に対する１つ以上の広告情報源特有のものにしたがって、前記クエリをフォーマットするフォーマットモジュールと、
    前記フォーマットされたクエリを前記１つ以上の広告情報源に送信する送信モジュールと、
    １つ以上の要因に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上の広告情報源からの前記フォーマットされたクエリに応答した結果をマージするマージモジュールと、
    前記ユーザデバイスに配信するために前記結果をフォーマットする結果モジュールと
    を具備し、
    前記クエリは、１つ以上のタクソノミー中のカテゴリに分類され、
    前記結果は、前記１つ以上の広告情報源のそれぞれからのリストとして受信され、各リストの部分集合は、前記部分集合中のマッチングエントリに対するスコアに基づく代表スコアを使用してランク付けされ、前記代表スコアを使用して、前記マージの間に前記各リストの確率的順序付けを提供し、前記各リストは、マージされている１組のリストの総代表スコアに対する、前記各リストの部分集合の代表スコアの割合に基づいて選択される、システム。
14. 前記ユーザデバイスは、インターネット可能入力デバイス、インターネットもしくは音声可能移動体デバイス、音声可能入力デバイス、コンピュータ、およびキオスクのうちの１つ以上を備える、請求項１３記載のシステム。
15. 前記１つ以上の要因は、１つ以上のグローバル要因、ローカル要因、編集レイティング、応答信頼性、応答待ち時間、コンテンツ関連性、コンテンツの規模またはカバレッジ、ユーザ選択、利用統計、クエリ頻度、カテゴリ頻度、販売者選択、推薦統計、ユーザ作成のレイティング、ビジネス関係、ユーザ人口統計特性、位置、言語、社会ネットワーク、社会グループ、および個人化特性、ページサイズ、グラフィック、テキストエレメント、情報源レイティング、信頼性要因、ビジネスルール、ビジネス関係、マーケティング目的、ローカルランキングスコア、情報源順序付け値、情報源特有一般スコア、結果アイテムテキストもしくは非テキストの解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストマイニング解析に関係付けられた統計、データもしくはテキストクラスタリングに関係付けられた統計、非テキストパターン解析に関係付けられた統計、デバイス特有のもの、および／またはフォーマット仕様に関係付けられた統計を含む、請求項１３記載のシステム。
16. 前記クエリは、１つ以上の統制語彙中のカテゴリに分類される、請求項１３記載のシステム。
17. 各広告情報源において、前記クエリに関係付けられた１つ以上の用語に関連し、前記クエリに応答する前記クエリコンテキスト中のメタデータに関連する、各結果アイテムに対する、１つ以上のローカルランキング統計を動的に計算するモジュールをさらに備える、請求項１３記載のシステム。
18. 結果集合中の１つ以上のコンテンツアイテムに関連する少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計を計算するモジュールと、
    正規化係数を計算するモジュールと
    をさらに備え、
    前記少なくとも１つのグローバルおよび／または１つのローカル統計にしたがって、前記１つ以上の広告情報源からの結果アイテムに対する１つ以上の関連性スコアを決定し、
    前記正規化係数にしたがって、前記１つ以上の関連性スコアを正規化し、
    前記正規化係数によって決定される順序付けに基づいて、前記結果を単一の結果集合へと組み合わせる、請求項１３記載のシステム。
19. 各広告情報源からの結果を記憶する１つ以上のキャッシュをさらに備え、既存の結果を取得するために前記１つ以上のキャッシュにアクセスし、
    １つ以上のクエリコンテキストパラメータに基づいて、前記取得された既存の結果をフォーマットする、請求項１３記載のシステム。
20. 前記クエリを類別することは、前記クエリが受信されるときに動的に発生する、請求項１３記載のシステム。
21. １つ以上の重複結果が識別される、請求項１３記載のシステム。
22. ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果を除去する、請求項２１記載のシステム。
23. ユーザ選択、デバイス選択、および販売者選択のうちの１つ以上にしたがって、前記１つ以上の重複結果を保持する、請求項２１記載のシステム。

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